一种透明工件识别与定位的方法技术

本发明专利技术公开了一种透明工件识别与定位的方法，首先将采集的所述透明工件的原始图像信息作为图像预处理模块的输入，得到信息增强后的图像作为输出，再根据所述透明工件的图像特征，改进Canny算法对工件进行边缘检测，然后将边缘特征图像作为图像后处理模块的输入，寻找边缘特征图像中的闭合轮廓作为感兴趣区域，遍历寻找到的所有感兴趣区域，确定每个ROI的位置特征参数与姿态特征参数，判断每个ROI是否为待检测的透明工件的边缘，完成对工件位置与姿态的识别。本发明专利技术的方法通过改进Canny算法，实现了边缘检测和消除高斯噪声，保证了检测效率，使用中值滤波代替高斯滤波，有效的消除了椒盐噪声，且避免了边界模糊，保留了透明材质物体的边界信息。物体的边界信息。物体的边界信息。

【技术实现步骤摘要】
一种透明工件识别与定位的方法


[0001]本专利技术属于机器视觉与图像识别
，具体涉及视一种透明工件识别与定位的方法。

技术介绍

[0002]随着工业柔性化、智能化需求的增长，机器视觉被越来越多的应用在工业现场，用于完成视觉伺服、缺陷检测等任务。在这些机器视觉任务中，针对目标物体的轮廓的识别和定位技术一般作为算法的基础步骤而存在。在多数视觉伺服任务中，所识别的目标物体都具有明显的轮廓或纹理信息，因此应用传统的阈值分割或边缘检测算法就能完成任务。对于亚克力、玻璃等材质的工件，在对其进行识别与定位时，存在三个方面的难点：(1)常见透明材质的工件易反光，因此相较于金属等材质更容易受到环境光的影响；(2)透明物体没有纹理，因此带有纹理的背景会干扰识别效果；(3)透明物体的边缘信息不明显，在进行识别时，应该考虑如何保护边缘信息不被模糊。
[0003]CN108665458A公布了一种透明体表面缺陷提取及识别方法。该方法首先通过中值滤波的方法平滑图像，然后通过传统Canny算法检测边缘点，最后通过模板匹配的方法确定缺陷类型。CN1116127本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种透明工件识别与定位的方法，具体步骤如下：S1、在有效光照条件中，通过工业相机采集所述透明工件在特定视角下的原始图像信息；S2、将采集到的原始图像作为图像预处理模块的输入，得到信息增强后的图像作为输出；S3、根据所述透明工件的图像特征，改进Canny算法对工件进行边缘检测；S4、将边缘特征图像作为图像后处理模块的输入，寻找边缘特征图像中的闭合轮廓作为感兴趣区域；S5、遍历寻找到的所有感兴趣区域，确定每个ROI的位置特征参数与姿态特征参数，并判断每个ROI是否为待检测的透明工件的边缘，完成对工件位置与姿态的识别。2.根据权利要求1所述的一种透明工件识别与定位的方法，其特征在于，所述步骤S1中，具体如下：所述有效光照条件为：光源类型为面光源；光源摆放方式为背光摆放；光源波长为350nm～577nm之间的中短波长；所述特定视角为：工业相机位于工件上方，相机光轴线与光源法线之间的夹角小于30
°
。3.根据权利要求1所述的一种透明工件识别与定位的方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述图像预处理过程，通过加权运算，将相机采集到的三通道彩色图像变为单通道灰度图像，具体如下：灰度化方法的数学描述为：GRAY＝0.11R+0.59G+0.3B其中，GRAY表示转换后的灰度图的灰度值，R、G、B分别表示转换前图像的红、绿、蓝通道的像素值。4.根据权利要求1所述的一种透明工件识别与定位的方法，其特征在于，所述步骤S3中，以增强后的图像作为改进Canny算法的输入，得到只包含原始图像边缘信息的边缘特征图像作为输出，所述改进Canny算法具体如下：S31、采用中值滤波方法对图像进行平滑处理，消除图像中的椒盐噪声；中值滤波核f(u,v)的数学描述为：其中，(u,v)表示数字图像中像素点的像素坐标，该像素点为滤波核所覆盖像素范围内的中心点；i、j表示滤波核所覆...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟祥印，于新善，金腾飞，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：